检索结果-内蒙古大学图书馆

中文科技期刊数据库(全文版)经济管理 2025年第2期 068-071页

作者：马心如临沂科技职业学院山东临沂 276025

在电子商务快速发展的今天,在电子交易过程中,金融信贷风控成为必不可少的一环。本文对电子商务背景下金融信用风险的种类、影响因素及其对交易安全的影响进行了系统分析,提出了多种金融信用评估模型的框架和技术方案,对金融信用风险的... 详细信息

在电子商务快速发展的今天,在电子交易过程中,金融信贷风控成为必不可少的一环。本文对电子商务背景下金融信用风险的种类、影响因素及其对交易安全的影响进行了系统分析,提出了多种金融信用评估模型的框架和技术方案,对金融信用风险的影响程度、交易安全模型性能通过机器学习优化,大数据分析,决策支持智能化实现风险管理。结合真实的电子商务平台案例,对模型在实践中的应用效果进行验证,以期为金融机构和电子商务平台的信用风险管理提供参考。。

关键词：电子商务金融信用风险信用评估模型大数据分析风险管理

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一个简单的国有企业信用评估模型

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统计与决策 2005年第05S期21卷 21-22页

作者：杨星布慧敏郭璐暨南大学经济学院中国地质大学人文与经管学院

一、引言

关键词：国有企业信用评估模型商业银行贷款国有银行融资方式企业信用内源性融资外源性融资金融体制主导地位资金安排贷款融资非独立性交易主体合谋行为交易双方信用交易多元化寻租

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银行信用评估模型效果的量化比较

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金融监管研究 2021年第1期 66-85页

作者：张润驰张谊浩赵辉丁宗红南京邮电大学经济学院南京大学商学院江苏银行股份有限公司

信用评估模型能有效提高信用评估过程的科学性与结果的准确性。本文围绕主流信用评估模型在性能方面的差异化特征,基于德国信贷数据集、我国个人经营贷数据集与小微企业贷数据集,从六个模型性能评价维度对十二个代表性信用评估模型的拟... 详细信息

信用评估模型能有效提高信用评估过程的科学性与结果的准确性。本文围绕主流信用评估模型在性能方面的差异化特征,基于德国信贷数据集、我国个人经营贷数据集与小微企业贷数据集,从六个模型性能评价维度对十二个代表性信用评估模型的拟合能力与泛化能力进行了深入研究。研究发现:(1)逻辑回归模型的总体性能最为优异,其次为判别分析、反向传播神经网络模型,其中逻辑回归模型与反向传播神经网络模型更适用于我国信贷场景;(2)基于无监督学习理论的自组织特征映射神经网络和k均值聚类模型,以及基于惰性学习理论的k最近邻模型的泛化能力较弱,表明各类有监督式主动学习模型更适用于解决信用评估问题;(3)模型理论与结构的复杂性并不必然能够使其在特定应用场景下获得较优的性能评价,结构简单、可解释性更强的模型往往稳健性更好。

关键词：信用评估模型拟合能力泛化能力量化对比研究

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基于神经网络的信用评估模型的研究

基于神经网络的信用评估模型的研究

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作者：张德栋山东科技大学

学位级别：硕士

本文首先介绍了数据挖掘技术和神经网络技术的发展现状，及其应用领域。接着论述了目前国际和国内企业、个人信用评分现状，应用的主要评分方法，以及这些方法在实际应用中的缺点和不足。进而利用前向神经网络的学习能力、非线性处理能... 详细信息

本文首先介绍了数据挖掘技术和神经网络技术的发展现状，及其应用领域。接着论述了目前国际和国内企业、个人信用评分现状，应用的主要评分方法，以及这些方法在实际应用中的缺点和不足。进而利用前向神经网络的学习能力、非线性处理能力和容错能力，依据企业的各项信用指标，提出并设计了基于神经网络的信用评估模型，弥补了其他方法的不足。模型的建立包括企业、个人评分方法的分析、评分指标体系的确定、样本数据的预处理和BP算法神经网络结构的设计。最后，根据实际应用提出了对BP算法的改进方法。这一评分模型的提出，对信用评估机构和金融机构提供了科学管理和正确决策的依据，同时也为解决同类问题以及神经网络应用于其他领域提供一条良好的途径。

关键词：神经网络 BP算法信用风险指标体系信用评估模型

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基于Probit回归的个人信用评估模型研究

基于Probit回归的个人信用评估模型研究

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作者：姜磊哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

本文在对国内外有关研究成果进行深入分析的基础上，对于Probit回归信用评估模型进行了理论研究和实证分析。阐述了Probit回归模型的基本原理，通过应用我国商业银行个人信贷业务中的实际数据，我们按照计量经济学的步骤建立了对于解决... 详细信息

本文在对国内外有关研究成果进行深入分析的基础上，对于Probit回归信用评估模型进行了理论研究和实证分析。阐述了Probit回归模型的基本原理，通过应用我国商业银行个人信贷业务中的实际数据，我们按照计量经济学的步骤建立了对于解决我国个人信用评估问题有效的模型，进行了样本选择，变量选择，模型的非线性、非加性判定和改进，解决了模型中存在的数据结构问题。同时，我们对模型进行了预测精确度检验，通过与线性回归模型预测精确度的比较，得出Probit回归个人信用评估模型更适合于风险厌恶型商业银行的结论。最后，以发展经济学为理论基础，对比国外的结论和国内实际操作经验，解释了最终模型中的各个变量，总结出我国作为一个发展中国家在影响个人信用的因素上与发达国家的异同点，为政府构建信用评估体系提供指导。

关键词：个人信用评估信用评估模型 Probit回归预测精确度检验

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引入非财务变量框架下企业信用评估模型研究

引入非财务变量框架下企业信用评估模型研究

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作者：徐栋北京大学

学位级别：硕士

本文从我国上市公司中选取了161家ST公司和830家非ST公司作为样本进行实证研究。文章首先从宏观、中观、微观三个理论层面对企业信用风险进行分析,通过引入市场组合收益率、行业指数收益率等非财务变量和企业财务变量作为解释变量,建立... 详细信息

本文从我国上市公司中选取了161家ST公司和830家非ST公司作为样本进行实证研究。文章首先从宏观、中观、微观三个理论层面对企业信用风险进行分析,通过引入市场组合收益率、行业指数收益率等非财务变量和企业财务变量作为解释变量,建立多元线形回归模型,对上市公司信用风险状况进行评估分析。实证结果表明,企业信用风险与宏观经济状况、行业特性等非财务因素显著相关。文章还得出ST和*ST型公司的信用风险差异不显著,模型难以区分两者;而ST和非ST公司之间则存在明显的信用差别,可以用模型加以区分和预测。

关键词：上市公司信用评估模型系统风险非财务变量

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西门子中国事前赊销管理信用评估模型研究

西门子中国事前赊销管理信用评估模型研究

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作者：王娟中国科学院研究生院

学位级别：硕士

随着市场竞争的加剧，赊销成为西门子中国与客户的主要交易模式，这一方面扩大了公司的销售规模，另一方面由于部分企业缺乏信用也带来了大量的违约成本。因此，进行有效的事前赊销管理，对客户进行信用评估，对于西门子中国来说非常重... 详细信息

随着市场竞争的加剧，赊销成为西门子中国与客户的主要交易模式，这一方面扩大了公司的销售规模，另一方面由于部分企业缺乏信用也带来了大量的违约成本。因此，进行有效的事前赊销管理，对客户进行信用评估，对于西门子中国来说非常重要。\n 西门子中国客户信用评估目前主要使用专家评议法。实践经验表明，该方法无法对客户进行有效的信用评估。本文基于国内外经典信用评估模型，使用西门子中国客户信息数据库和购买的客户资信报告，建立了西门子中国事前赊销管理客户信用评估模型，对能够有效预判客户违约行为的特征变量进行了识别研究。\n 在模型的构建方面，本文选择Logit模型对是否有严重违约这一二分变量进行了建模；选择线性回归模型对所有违约企业的违约强度进行了建模；更充分的利用了西门子中国所拥有的详细违约数据，对企业违约行为进行了更细致的分析。\n 在特征变量识别方面，非财务指标对是否有严重违约有较好的预测能力，而很多财务指标则对客户违约强度有显著的影响，如长期偿债能力指标、盈利能力指标、资产规模和质量指标及经营效率指标等。\n 根据分析的结果，论文最后提出了西门子中国信用评估模型在西门子中国事前赊销管理的实施方法：首先是将基于Logit模型建立的信用评估模型用于事前赊销管理中，做出给一个客户赊销与否的决策；其次是将线性回归模型显示的与客户的违约强度有显著关系的指标用于赊销额度的审批中。

关键词：事前赊销管理信用评估模型市场竞争销售规模线性回归模型违约强度特征变量识别

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基于Stacking集成算法的互联网金融平台信用评估模型研究

基于Stacking集成算法的互联网金融平台信用评估模型研究

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作者：吴璨对外经济贸易大学

学位级别：硕士

随着互联网金融的发展，与之相关的许多问题也逐渐暴露。针对互联网借贷平台借款人信用违约风险较高的问题，本文想建立一套相对准确的个人信用评分系统。传统的信用评分模型大多基于logistic回归模型等单一模型，对于大样本数据集的处... 详细信息

随着互联网金融的发展，与之相关的许多问题也逐渐暴露。针对互联网借贷平台借款人信用违约风险较高的问题，本文想建立一套相对准确的个人信用评分系统。传统的信用评分模型大多基于logistic回归模型等单一模型，对于大样本数据集的处理能力较弱。传统机器学习算法在处理大样本数据上具有一定的优越性，但计算成本较高。不论是传统的信用评估模型，还是传统的机器学习算法，都属于单一模型。本文希望克服单一模型的局限，利用stacking集成算法融合多种不同的学习器，创造一种机器学习并预测信用风险的信用评估模型，从而有效预警互联网信用风险。　　为了证明利用stacking集成算法创建的模型整体表现优于用于建模的单一模型，作者利用同一组数据分别对三个模型的效果进行检验，由于数据是一致的，通过比较三个模型结果的拟合度高低可以比较三个计量模型的优劣性。通过实证研究发现，相对于单一的logistic回归、bp神经网络模型，Stacking集成算法确实能够提高整体分类的正确率，且模型的稳健性较高。

关键词：互联网金融信用评估模型 Stacking集成算法风险管理机器学习

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基于CV-BDA方法的民营高科技企业信用评估模型应用研究

基于CV-BDA方法的民营高科技企业信用评估模型应用研究

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作者：王怡彬哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

本文通过对现有的企业资信评估理论和方法综述，结合我国民营科技企业发展的现实情况，通过对民营科技企业信用特点的分析，确定了可供商业银行参照的资信评估指标体系；将贝叶斯多元判别理论和样本重复使用法相结合，详细讨论了贝叶斯... 详细信息

本文通过对现有的企业资信评估理论和方法综述，结合我国民营科技企业发展的现实情况，通过对民营科技企业信用特点的分析，确定了可供商业银行参照的资信评估指标体系；将贝叶斯多元判别理论和样本重复使用法相结合，详细讨论了贝叶斯多元判别的推理、假设条件和样本重复使用法的基本思想及原理等具体过程，基于贝叶斯多元判别和样本重复使用法分别具有的使错划的平均损失尽可能小和有效利用有限的样本的特点，阐述其对民营科技企业信用评估的适用性。从某商业银行采集44个民营科技企业样本，运用CV-BDA法对其信用情况进行了分析评价，将评估结果与简单的贝叶斯判别的结果进行了比较分析，结果表明CV-BDA法的判别精度更高。

关键词：民营高科技企业企业资信评估信用评估模型贝叶斯判别样本重复使用法

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基于LightGBM和HWBOA＿BP的网贷个人信用评估模型研究

基于LightGBM和HWBOA＿BP的网贷个人信用评估模型研究

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作者：王廷元西华师范大学

学位级别：硕士

随着互联网与金融业务的深度融合及国民消费结构的升级,以信用消费为主的超前消费模式逐渐成为人们日常消费的主流方式。蓬勃发展的信用经济不仅促进了居民消费快速增长,同时也催生了大量的贷款违约账目。鉴于日益凸显的贷款违约问题给... 详细信息

随着互联网与金融业务的深度融合及国民消费结构的升级,以信用消费为主的超前消费模式逐渐成为人们日常消费的主流方式。蓬勃发展的信用经济不仅促进了居民消费快速增长,同时也催生了大量的贷款违约账目。鉴于日益凸显的贷款违约问题给消费金融行业带来的巨大风险,科学、客观的评估借款人的信用状况,无论是对消费金融机构进行贷款风险控制,还是对信用经济的健康发展都具有积极的促进作用。在实际的网络贷款业务中,由于贷款违约账目在总贷款账目中所占比例极小,致使目前关于网贷信用评估的研究大多集中在如何提升评估模型的分类准确率,忽视了特征重要性的差异对信用评估模型分类准确性的影响。除此之外,网贷信用评估模型还需具有较强的可解释性来帮助借贷双方理解贷款规则。因此,本文针对目前网贷信用评估研究存在的一般性问题,从平衡数据、改进分类算法两个层面展开研究,进而构建网贷个人信用评估模型。算法改进层面的主要内容包含以下两点:1.提出了一种基于自适应策略的混合鲸鱼蝙蝠优化算法（HWBOA）。在网贷信用评估问题中,不同的参数配置对评估模型的分类准确率有一定影响。而传统的网格搜索算法在面对大量参数的各种可能组合时,寻找最佳参数组合所耗费的时间成本几乎呈指数倍增长,难以适应实际应用的需要。基于上述问题,本文通过对基本WOA算法进行优化改进,提出了HWBOA算法,并对其寻优性能进行测试。测试结果显示,改进后的算法在参数寻优方面具有较大的优势。2.提出了基于Light GBM和HWBOA＿BP的集成分类算法（LHBP）。针对现有的网贷信用评估模型无法兼顾高分类准确率和强解释性的问题,本文基于BP神经网络分类准确性高、可解释性弱、收敛速度慢等特点,将BP神经网络作为分类基本模型,引入Light GBM算法、HWBOA算法对其优化改进,进而提出LHBP集成分类算法,并利用公开的数据集进行实验验证。实验结果表明,LHBP集成分类算法结合了上述三种算法的优点,不仅能在短时间内筛选出重要特征,具有较强的可解释性;同时该算法还具有较高的分类准确率和稳定性。数据处理层面的研究内容主要有以下两点:1.提出了基于HWBOA算法优化的SMOTE过采样算法（SMOTE＿HWBOA）。在进行网贷信用评估时,贷款样本常常存在非均衡的问题,而使用SMOTE过采样算法平衡贷款数据时,主观性的设置采样比率和邻近样本数两个参数容易模糊原有的分类边界,致使合成的数据质量较差,进而降低信用评估模型的分类准确率。基于此,本文提出SMOTE＿HWBOA过采样算法,并利用公开的数据集进行实验验证。实验结果显示,利用SMOTE＿HWBOA过采样算法合成的样本质量更优。2.将WCGAN-GP过采样算法应用于网贷信用评估问题。传统的过采样算法在平衡网贷数据集时只利用了少数类样本的局部特征,导致生成的少数类样本存在着大量的冗余,容易造成信用评估模型的过拟合,进而无法客观的评价客户信用。针对上述问题,本文基于GAN模型能生成近似真实数据的特点,引入WCGAN-GP过采样算法。该算法以训练稳定的WGAN-GP为基准模型,并在其基础上引入限制条件来指导少数类样本的生成,进一步提升合成数据的质量。结合公开数据集的对比实验结果表明,相比于传统的过采样算法,WCGAN-GP过采样算法在处理样本不平衡问题时效果更好。本文最后对网贷信用评估模型进行了实证分析。实证分析的源数据来自“lending club”网站,先对其进行预处理,再利用本文所提的两种过采样算法平衡数据集,进而构建基于LHBP集成分类算法的网贷信用评估模型,最后将本文构建的网贷信用评估模型与GBDT、XGboost等常用的网贷信用评估模型进行对比。实验结果表明经过相同的过采样技术处理后,本文提出的网贷信用评估模型不仅具有更高的分类准确率,还具有较强的解释性;同时发现,相比于SMOTE＿HWBOA过采样算法,WCGAN-GP过采样方法更适宜应用于网贷数据集的平衡问题。

关键词：信用评估模型过采样算法 BP神经网络 HWBOA LightGBM

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